[관계형 데이터 모델링] 1. 관계형 데이터 모델링의 개념과 순서

 

 

인트로

몇 개월 전 ERD를 공부하기 앞서 관계형 데이터 모델링에 대한 개념을 생활코딩과 유튜브 등을 통해 정리했다.

당분간의 글은 관계형 데이터 모델링과 관련된 시리즈.

제 3정규화 및 비정규화에 대한 내용까지 다룰 예정이다.

 

Hope you enjoy it!

 

 

데이터 모델링의 순서

백엔드 개발자가 데이터 모델링을 하는 순서는 보편적으로 아래와 같다.

업무 파악(업무 분석, 요구사항 파악) → 개념적 데이터 모델링 → 논리적 데이터 모델링 → 물리적 데이터 모델링

 

 

1. 업무 파악 (업무 분석, 요구사항 파악)

화면설계서, 기획서 등을 문서를 보며 업무를 파악(분석)하는 것을 의미한다.

 

 

2. 개념적 데이터 모델링

개념적 데이터 모델은 비즈니스 및 데이터에 대한 전반적인 구조를 정의하며 비즈니스 이해관계자와 데이터 설계자가 정의한 대로 비즈니스 개념을 구성하는 데 사용된다. 예를 들어 기업에는 고객, 직원, 제품에 관한 데이터가 있을 수 있으며, 엔터티인 각 데이터 버킷에는 다른 엔터티와의 관계가 존재한다. 엔터티와 엔터티 관계는 모두 개념적 모델에서 정의된다.

개념적 데이터 모델링: Entity와 Entity간 관계의 정의

 

 

3. 논리적 데이터 모델링

논리적 데이터 모델은 각 엔터티 내 데이터의 특정 속성과 이러한 속성 간의 특정 관계에 바탕을 둔 개념적 모델에 기반한다. 예를 들어 고객 A가 영업팀 직원 C로부터 제품 B를 구입한다고 하면, 이는 데이터 설계자와 비즈니스 분석가가 정의한 규칙 및 데이터 구조의 기술적 모델이 되며, 데이터 및 비즈니스 요구 사항에 필요한 물리적 모델에 대한 결정을 내리는 데 도움을 준다.

개념적 데이터 모델링: ERD

 

 

4. 물리적 데이터 모델링

물리적 데이터 모델은 논리적 데이터 모델을 구체적으로 구현한 것이며, 보편적으로 DBA(DataBase Administrator)과 백엔드 개발자가 만든다. 특정 데이터베이스 도구 및 데이터 스토리지 기술용으로 개발된 것으로 데이터 커넥터와 함께 비즈니스 시스템 전반에서 사용자의 필요에 따라 데이터를 제공한다.

물리적 데이터 모델링: SQL로 코드 구현

 

 

데이터 모델링의 핵심 개념

데이터베이스 모델링 개념은 개념적 데이터 모델링, 물류 데이터 모델링, 물리적 데이터 모델링의 세 가지 범주로 나뉜다. 추상적인 것에서 이산적인 것에 이르기까지, 데이터 모델링 개념은 조직에서 데이터를 구성하고 관리하는 방법에 대한 청사진을 만듭니다. 개인적으로 중요하게 생각하는 것은 '무결성', '효율성(최적화)', '확장성'이다.

 

 

그래서?

데이터 모델링에는 여러 유형이 존재한다. 계층적 데이터 모델링, 그래프 데이터 모델링, 관계형 데이터 모델링, 엔터티-관계 데이터 모델링(ERD), 객체 지향 데이터 모델링, 차원 데이터 모델링.. 이 시리즈에 대한 글은 관계형 데이터 모델링에 대해서 정리할 예정이다.

 

 

참조

https://www.youtube.com/watch?v=zZmRQHgLhMo&feature=youtu.be 

https://powerbi.microsoft.com/ko-kr/what-is-data-modeling/

데이터 모델링이란 무엇인가요 | Microsoft Power BI

https://bitnine.tistory.com/446

데이터 모델링이란? (관계형 DB 편)